Couvre la vectorisation en Python en utilisant Numpy pour un calcul scientifique efficace, en soulignant les avantages d'éviter les boucles et de démontrer des applications pratiques.
Explore les espaces pseudo-euclides, mettant l'accent sur les isometries et les bases dans les espaces vectoriels avec des formes quadratiques non dégénérées.
Explore l'interpolation de Lagrange, mettant l'accent sur l'unicité et la simplicité dans la reconstruction des fonctions à partir de valeurs limitées.
Explore des méthodes directes et itératives pour résoudre des équations linéaires, en mettant l'accent sur les matrices symétriques et le coût de calcul.
Explique l'utilisation de courbes composites dans la définition des systèmes de conversion d'énergie et l'optimisation de l'efficacité dans les processus industriels.
